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龙图腾网恭喜浙江云澎科技有限公司申请的专利多类型数据库的检索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119474155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510056672.2，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权多类型数据库的检索方法是由刘浙东;王伟明;吕军震;李金元;曾长新;李申设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多类型数据库的检索方法在说明书摘要公布了：本申请公开了提出了多类型数据库的检索方法，通过同时采用关系型数据库、树类型数据库及图类型数据库来存储和管理知识。在检索过程中，根据不同的检索阶段和检索目标动态选择合适的数据库进行查询，以实现高效且准确的知识检索。通过个性化属性提取和初步筛选，系统能够有效缩小检索范围，而假设文档生成与融合则进一步提升了检索的全面性和深度。尽管检索效率方面实验组稍逊于对照组，但考虑到显著的准确率提升，这种时间成本的增加是合理的。总体而言，实验结果支持了本申请检索方法的有效性和实用性，为知识库管理和检索技术的未来发展提供了有力证据。

本发明授权多类型数据库的检索方法在权利要求书中公布了：1.多类型数据库的检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立混合类型知识库：所述混合类型知识库包括关系型数据库、树类型数据库、图类型数据库；步骤二，当收到用户发起的知识检索指令时，根据用户输入的检索关键词或查询条件，从关系型数据库中筛选出与用户相关的个性化属性，基于提取的个性化属性，结合用户的检索请求，初步筛选出相关知识条目，缩小后续检索范围；步骤三，基于前述步骤二中的个性化属性及所筛选的相关知识条目，在树类型数据库和或图类型数据库中进行进一步的精确查找，获得和用户发起的知识检索中的真实问题类似的问题ID，并利用预训练的自然语言模型将这些问题向量化，生成为关键字相似向量；步骤四，将用户发起的知识检索中的真实问题发给至后台的大语言模型，由大语言模型生成若干类似的“假问题”；步骤五，利用预训练的自然语言模型，将“假问题”和真实用户问题向量化，生成相应的语义向量；步骤六，将步骤三中生成的关键字相似向量、步骤五中生成的语义向量，进行加权平均，权重之和为1；其中用户真实问题向量权重占比最高，关键字相似向量次之，“假问题”向量权重最低；步骤七，将步骤六中加权平均后的用户真实问题向量、关键字相似向量、“假问题”向量进行通道维度叠加，生成融合问题向量，缺少位置的向量补0处理；步骤八，利用预训练的自然语言模型，将融合问题向量与全量知识库向量进行相似度计算，召回与融合问题向量距离最近的N个知识库向量；步骤九，利用预训练的自然语言模型，将上述N个知识库向量与步骤三中的关键字相似向量进行相似度计算，从高到低排序，输出前三个相似度得分最高的向量；步骤十，在数据库中查询上一步获得的向量所对应的问题ID，将问题对应的知识结果返回给用户。

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